Définition Natural Language Processing

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Définition Natural Language Processing

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Définition du traitement du langage naturel : 7 minutes

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité des ordinateurs à reconnaître le langage humain lorsqu’il est parlé. Le NLP fait partie de l’intelligence artificielle (AI).

Le processus de développement d’applications NLP est difficile car les ordinateurs ont généralement besoin que des êtres humains leur « parlent » dans un langage de programmation précis, clair et extrêmement structuré ou au moyen d’un petit nombre de commandes vocales clairement définies. Cependant, le langage humain n’est pas toujours précis – il est souvent peu clair et la structure de la langue peut être influencée par de nombreuses variables complexes, telles que les dialectes de la région, l’argot, ainsi que le contexte social.

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ? Techniques et outils

L’analyse syntaxique et l’analyse sémantique sont les deux principales méthodes utilisées dans le traitement naturel du langage. La syntaxe est la manière dont les mots sont disposés dans la phrase afin de leur donner une signification grammaticale. Le PNL utilise la syntaxe pour déterminer le sens du langage en fonction des règles grammaticales. Les techniques syntaxiques sont utilisées pour l’analyse grammaticale des phrases (parse), la segmentation des mots (qui divise une grande quantité de texte en unités plus petites), le découpage des phrases (qui crée les limites des phrases dans les grands textes), la segmentation morphologique (qui divise les mots en groupes) et l’enracinement (qui divise les mots par une inflexion afin de créer des racines).

La sémantique est le processus qui consiste à déterminer l’usage et l’interprétation des mots. La PNL utilise des algorithmes pour déterminer la structure et le sens des phrases. Les techniques employées par la PNL pour comprendre la sémantique comprennent la désambiguïsation du sens des mots (qui détermine le sens d’un mot à partir du contexte) ainsi que les entités reconnues nommées (qui déterminent les mots qui sont classés en groupes) et la génération de langage naturel (qui utilise des bases de données pour déterminer le sens des mots).

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Les méthodes actuelles du NLP reposent sur l’apprentissage profond, une forme d’IA qui analyse et applique des modèles de données afin d’améliorer la compréhension d’un algorithme. Les algorithmes d’apprentissage profond nécessitent d’énormes quantités de données étiquetées pour s’entraîner et découvrir des corrélations pertinentes. La création d’une telle quantité de données est l’un des plus grands défis auxquels est confronté le NLP actuellement.

Les premières méthodes de traitement automatique des langues étaient axées sur des règles utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique plus simples, qui recevaient des instructions sur les mots à rechercher et les phrases à trouver dans les textes, puis des réponses spécifiques lorsque ces phrases étaient repérées. Cependant, l’apprentissage profond est une méthode plus souple et plus intuitive qui permet d’entraîner les algorithmes à reconnaître l’intention du locuteur à partir de nombreux exemples, un peu comme les enfants apprennent le langage humain.

Les trois outils les plus populaires utilisés pour le NLP sont NLTK, Gensim et Intel NLP Architect. NTLK, Natural Language Toolkit, est un module Python open source qui contient des didacticiels et des ensembles de données. Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets et l’indexation de documents. Intel NLP Architect est une bibliothèque Python supplémentaire qui permet l’apprentissage profond des topologies ainsi que des techniques.

Applications du traitement du langage naturel

La recherche sur le traitement du langage naturel est centrée sur la recherche, en particulier la recherche en entreprise. L’objectif est de permettre aux utilisateurs d’interroger des données en utilisant une question qu’ils pourraient poser à quelqu’un d’autre. La machine interprète les éléments clés d’une phrase humaine, notamment ceux qui pourraient correspondre aux caractéristiques spécifiques de l’ensemble de données, puis renvoie une réponse.

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Le traitement automatique des langues peut être utilisé pour interpréter du texte libre et le rendre analysable. Il existe une énorme quantité de données stockées dans les fichiers de texte libre, comme les dossiers médicaux des patients, par exemple. Avant l’apparition des modèles NLP basés sur l’apprentissage profond, ces données n’étaient pas accessibles à l’analyse assistée par ordinateur et n’étaient pas examinées de manière systématique. Cependant, le NLP permet aux analystes de trier des volumes massifs de texte libre pour trouver des informations pertinentes dans les fichiers.

L’analyse des sentiments est une autre application importante du NLP. Avec l’aide de l’analyse des sentiments, les spécialistes des données peuvent examiner les commentaires sur les médias sociaux pour évaluer l’image de leur entreprise, par exemple, ou analyser les évaluations des équipes du service clientèle pour trouver les domaines dans lesquels les gens aimeraient que l’entreprise fasse mieux.

Google ainsi que d’autres moteurs de recherche fondent leurs technologies de traduction automatique sur des modèles d’apprentissage profond développés par la PNL. Ces algorithmes sont capables d’interpréter le texte d’une page web et d’en saisir le sens, puis de le traduire dans une autre langue.

L’importance du traitement naturel des langues

Les avantages du traitement naturel des langues peuvent être observés dans les deux affirmations suivantes : « L’assurance du cloud computing devrait faire partie de chaque accord de niveau de service » ainsi que « Un bon SLA vous permettra de mieux dormir la nuit – même dans le cloud. » Si vous utilisez un traitement du langage naturel pour la recherche dans votre base de données, le programme saura que l’informatique en nuage est une entité distincte, que l’informatique en nuage est un terme abrégé de l’informatique en nuage, que l’informatique en nuage est une forme abrégée de l’informatique en nuage et que SLA est un acronyme de l’industrie pour accord de niveau de service.

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Il s’agit du genre d’éléments non définis que l’on trouve couramment dans le langage humain et que les algorithmes des machines ont historiquement mal interprétés. Aujourd’hui, en grande partie grâce aux progrès de l’apprentissage profond et des algorithmes d’intelligence artificielle (IA), ils sont en mesure de les interpréter avec précision.

Cela peut avoir des implications concernant les types de données qui peuvent être analysées. Chaque jour, de nouvelles informations sont générées en ligne, et la majorité d’entre elles sont rédigées en langage humain. Par le passé, les entreprises n’étaient pas en mesure d’analyser ces données. Cependant, les progrès du traitement automatique des langues permettent aux entreprises d’analyser et d’apprendre à partir d’une variété de sources de données.

Avantages de la PNL

Le NLP peut offrir des avantages tels que :

  • Une précision et une efficacité accrues de la documentation.
  • La possibilité de créer automatiquement un texte de synthèse clair.
  • Il est utile pour les assistants personnels comme Google Home.
  • L’entreprise peut utiliser des chatbots pour fournir un support client.
  • Elle facilite l’analyse des sentiments.

Les problèmes qui se posent avec le NLP

Le NLP n’est pas encore totalement développé. Par exemple, l’analyse sémantique pourrait constituer un problème pour le PNL. D’autres obstacles incluent le fait que l’utilisation abstraite du langage est souvent difficile à comprendre pour les ordinateurs. Par exemple, la PNL ne détecte pas facilement l’utilisation du sarcasme. Ces sujets nécessitent généralement une connaissance approfondie des termes utilisés et du contexte dans lequel ils sont employés. Un autre exemple est celui d’une phrase dont le sens peut changer en fonction du mot sur lequel l’orateur se concentre. La PNL est également confrontée au fait que le langage et la façon dont les gens l’utilisent changent constamment.

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Marine
Marine

Passionnée par l'entreprenariat depuis plus de 10 ans, je suis à la tête d'une société française visant à favoriser la communication des entreprises. Également attiré par la finance, je partage mes conseils et expériences au travers mes articles de blog.

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